基于半交替优化的航空发动机模型预测控制方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于半交替优化的航空发动机模型预测控制方法，利用离散状态空间模型并结合发动机的限制量和执行机构约束条件、指令输入及目标函数，构造出相应的带约束二次规划问题并进行求解；将求得的控制序列应用于当前控制周期的发动机控制；通过自适应机载模型实时跟踪真实发动机工作状态，并实时在线线性化得到用于预测的离散状态空间模型；其中，将半交替形式的待优化控制序列引入模型预测控制结构中取代现有的待优化控制序列，构造出新的参数预测方程形式，重构出新的带约束二次规划问题进行求解，进而一体化实现对航空发动机的多变量控制、限制保护控制和优化控制，在大幅度降低优化问题规模、提高实时性的同时，提升控制精度。提升控制精度。提升控制精度。

【技术实现步骤摘要】
基于半交替优化的航空发动机模型预测控制方法及装置


[0001]本专利技术涉及一种航空发动机控制方法，尤其涉及一种航空发动机模型预测控制方法，属于航空发动机控制


技术介绍

[0002]航空发动机控制系统是航空发动机的安全、高效工作的必要保证。随着航空发动机设计和制造技术的不断提升，发动机所能够调节的变量日益增加，使得其控制系统正朝着多变量控制的方向大幅度迈进。加之航空发动机工作不仅需要满足飞行任务的需求，还需要满足相应安全边界的要求，也使得控制系统所需要处理的任务日益复杂化和多样化。
[0003]传统的航空发动机控制系统往往采用多个控制回路组合的方式来实现多变量控制，或是依赖于单变量的Min
‑
Max逻辑来实现主控制任务和限制保护控制任务的综合，这些技术由于多个变量直接的耦合关系，即使单个控制回路达到了最优设计，在综合在一起后也难以发挥出各自的最优性能。此外，加之航空发动机的强非线性特点，往往需要设计多组控制器进行参数调度，这使得在未进行控制器设计的工作点控制效果较差。
[0004]相较之下，新颖的模型预测控制凭借其高度一体化的控制结构正日益受到青睐。其将原来复杂的多控制回路设计问题转化为了一个带约束的优化问题，通过实时在线求解这个优化问题来实现对被控对象的实时最优控制，可以有效避免由于被控对象非线性引起的重复设计工作。这种控制结构对于航空发动机控制而言，具有很强的吸引力。因为航空发动机限制保护控制方面的需求可以有效地抽象为一系列的约束条件，而所期望实现的飞行控制任务可以有效地抽象为相应的目标函数。换而言之，航空发动机控制问题能够有效地抽象为模型预测控制所需要求解的优化问题，因此利用模型预测控制取代传统的发动机控制结构成为一条可行的发展方向。
[0005]然而，模型预测控制也正因为其需要在线实时求解带约束的优化问题，成为了一种计算密集型的方法，这也极大地限制了这种控制方法在航空发动机控制系统中的应用。这是因为航空发动机控制系统的计算能力非常有限，而模型预测控制所构造的优化问题规模都会随着控制时域和预测时域的增大而显著增大。特别是面对航空发动机这一具有多个调节变量的对象时，其由于多变量控制的需要会成倍数的增大所需要求解的优化问题的规模，远超出发动机控制系统的计算能力，远无法满足实时控制的需求。而为了满足实时控制需求而牺牲求解精度，又会使所获得控制器输出难以达到最优解，使控制效果恶化，无法发挥出模型预测控制方法的优势。

技术实现思路

[0006]本专利技术所要解决的技术问题在于克服现有技术不足，提供一种基于半交替优化的航空发动机模型预测控制方法，能够有效地降低模型预测控制方法所需要的优化求解问题的计算规模，大幅度提高实时性，同时进一步改善控制效果，实现对航空发动机的多模式、多变量控制，同时确保其满足飞行任务需要和发动机安全工作需求。
[0007]本专利技术具体采用以下技术方案解决上述技术问题：
[0008]一种基于半交替优化的航空发动机模型预测控制方法，利用离散状态空间模型并结合发动机的限制量约束条件、执行机构约束条件、指令输入及目标函数，构造出相应的带约束二次规划问题并进行求解；将求得的控制序列应用于当前控制周期的发动机控制；通过自适应机载模型实时跟踪真实发动机工作状态，并实时在线线性化得到用于预测的离散状态空间模型用以下一时刻的优化问题构造；所述带约束二次规划问题按照以下方法构造而成：
[0009]步骤A、构造专用于当前时刻k的半交替形式的待优化控制序列ΔU：
[0010][0011]式中，下标k+0、k+1、
…
、k+r
‑
1、k+r表示用于当前时刻k、将来时刻k+1、k+r
‑
1 和k+r的发动机控制的控制向量分块，Δu1、Δu2、Δu
i
、Δu
i+1
、Δu
r
为离散状态空间模型输入向量u的分块向量，上标T表示转置，Δ表示偏差量，p为离散状态空间模型控制向量的维数，r为离散状态空间模型控制向量中所有元素的分块数量，各向量分块的维数为z1、
…
、z
r
，表示有理数集合；下标j表示用于将来时刻k+n
u
‑
1的控制向量分量下标，其取值随r和n
u
而变化，按如下方式确定：
[0012]将各个分量下标按照i,i+1,i+2,
…
,r,1,2,
…
,i
‑
1,i,i+1,i+2,
…
,r,1,2,
…
,i
‑1…
的方式依次重复排列，从第一个i开始数起的第n
u
个数即为j的值；
[0013]步骤B、根据控制时域n
u
和预测时域n
y
构造出具有如下形式的发动机被控量和限制量的预测方程：
[0014][0015]式中，下标ctrl表示被控量，con表示限制量，ε表示离散状态模型通过线性化方式获得时由于线性化造成的附加状态增量，ΔY
ctrl
和ΔY
con
分别表示预测时域上被控量和被限制量的预测值，P
ctrl
、H
ctrl
、L
ctrl
、P
con
、H
con
和L
con
分别表示被控量和限制量预测方程的系数矩阵，且H
ctrl
和H
con
的元素结构在每个仿真时刻k 随ΔU的改变而改变，且
[0016]Δx
k
＝x
k
‑
x
k
‑1[0017]式中，x、y分别表示离散状态空间模型的状态向量、输出向量，y
ctrl
和y
con
的下标“ctrl”和“con”统一写在方括号右下角以简化表达；
[0018]步骤C、根据目标函数并利用所述预测方程获得仅含有ΔU为待优化量的二次目标函数；根据发动机限制量约束、执行机构上下限约束、执行机构每步动作最大值约束，利用待优化控制序列ΔU的定义式和所述预测方程构造出线性约束条件，从而构成带约束的二次规划问题。
[0019]优选地，所述目标函数是从多个不同的目标函数中依据控制目标选取。
[0020]进一步优选地，所述多个不同的目标函数至少包括常规控制目标函数和推力优化控制目标函数；
[0021]所述常规控制目标函数具体如下：
[0022]J
obj
＝e
T
W1e+ΔU
T
W2ΔU
[0023]式中，e表示控制误差向量，W1和W2为适维的加权系数对角阵；其中，e按如下定义：
[0024]e＝r
ctrl
‑
Y
ctrl
[0025]式中，r
ctr本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于半交替优化的航空发动机模型预测控制方法，利用离散状态空间模型并结合发动机的限制量约束条件、执行机构约束条件、指令输入及目标函数，构造出相应的带约束二次规划问题并进行求解；将求得的控制序列应用于当前控制周期的发动机控制；通过自适应机载模型实时跟踪真实发动机工作状态，并实时在线线性化得到用于预测的离散状态空间模型用以下一时刻的优化问题构造；其特征在于，所述带约束二次规划问题按照以下方法构造而成：步骤A、构造专用于当前时刻k的半交替形式的待优化控制序列ΔU：式中，下标k+0、k+1、
…
、k+r
‑
1、k+r表示用于当前时刻k、将来时刻k+1、
…
、k+r
‑
1和k+r的发动机控制的控制向量分块，Δu1、Δu2、Δu
i
、Δu
i+1
、Δu
r
为离散状态空间模型输入向量u的分块向量，上标T表示转置，Δ表示偏差量，p为离散状态空间模型控制向量的维数，r为离散状态空间模型控制向量中所有元素的分块数量，各向量分块的维数为z1、
…
、z
r
，表示有理数集合；下标j表示用于将来时刻k+n
u
‑
1的控制向量分量下标，其取值随r和n
u
而变化，按如下方式确定：将各个分量下标按照i,i+1,i+2,
…
,r,1,2,
…
,i
‑
1,i,i+1,i+2,
…
,r,1,2,
…
,i
‑1…
的方式依次重复排列，从第一个i开始数起的第n
u
个数即为j的值；步骤B、根据控制时域n
u
和预测时域n
y
构造出具有如下形式的发动机被控量和限制量的预测方程：式中，下标ctrl表示被控量，con表示限制量，ε表示离散状态模型通过线性化方式获得时由于线性化造成的附加状态增量，ΔY
ctrl
和ΔY
con
分别表示预测时域上被控量和被限制量的预测值，P
ctrl
、H
ctrl
、L
ctrl
、P
con
、H
con
和L
con
分别表示被控量和限制量预测方程的系数矩阵，且H
ctrl
和H
con
的元素结构在每个仿真时刻k随ΔU的改变而改变，且式中，x、y分别表示离散状态空间模型的状态向量、输出向量，y
ctrl
和y
con
的下标“ctrl”和“con”统一写在方括号右下角以简化表达；步骤C、根据目标函数并利用所述预测方程获得仅含有ΔU为待优化量的二次目标函数；根据发动机限制量约束、执行机构上下限约束、执行机构每步动作最大值约束，利用待优化控制序列ΔU的定义式和所述预测方程构造出线性约束条件，从而构成带约束的二次规划问题。2.如权利要求1所述基于半交替优化的航空发动机模型预测控制方法，其特征在于，所
述目标函数是从多个不同的目标函数中依据控制目标选取。3.如权利要求2所述基于半交替优化的航空发动机模型预测控制方法，其特征在于，所述多个不同的目标函数至少包括常规控制目标函数和推力优化控制目标函数；所述常规控制目标函数具体如下：J
obj
＝e
T
W1e+ΔU
T
W2ΔU式中，e表示控制误差向量，W1和W2为适维的加权系数对角阵；其中，e按如下定义：e＝r
ctrl
‑
Y
ctrl
式中，r
ctrl
为预测时域n
y
上被控量的指令向量，Y
ctrl
为预测时域n
y
上被控量的预测值；所述推力优化控制目标函数具体如下：式中，W2和W3为适维的加权系数对角阵，Γ
ctrl
为预测时域n
y
上推力的预测值。4.如权利要求1所述基于半交替优化的航空发动机模型预测控制方法，其特征在于，在求解所述带约束二次规划问题时，使用外罚函数法将约束问题转化为无约...

【专利技术属性】
技术研发人员：庞淑伟，李秋红，张海波，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：